Blueprints for Text Analytics Using Python

Превращение текста в ценную информацию имеет важное значение для предприятий, стремящихся получить конкурентное преимущество. Благодаря недавним улучшениям в обработке данных на естественном языке (NLP) пользователи теперь имеют много возможностей для решения сложных задач. Но не всегда ясно, какие инструменты НЛП или библиотеки будут работать для нужд бизнеса, какие методы вы должны использовать и в каком порядке.

Эта практическая книга предоставляет ученым и разработчикам данных чертежей наилучших практичных решений для общих задач в текстоаналитической и языковой обработке. Авторы йенс альбрехт, сидхарт рамачандран и Кристиан винклер приводят примеры из реальной жизни и подробные примеры кода в Python, чтобы помочь вам быстро начать работу.

Извлечение данных из api и веб-страниц

Подготовка текстовых данных для статистического анализа и машинного обучения

Использование машинного обучения для классификации, тематического моделирования и обобщения

Разъяснить модели ии и результаты классификации

Исследуйте и визуализируйте семантическое сходство с вложениями слов

Определить настроения клиентов в обзорах продукции

Создать график знаний, основанный на названных субъектах и их отношениях